葉遠(yuǎn)龍
(歌爾股份有限公司,山東濰坊 261000)
生產(chǎn)設(shè)備是工業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的一部分,隨著工業(yè)生產(chǎn)的現(xiàn)代化和高效化,生產(chǎn)設(shè)備在工業(yè)生產(chǎn)中將發(fā)揮越來越重要的作用。而設(shè)備的功能繁多使得其結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,出現(xiàn)故障的概率也隨之提升,維修也變得更加困難。根據(jù)不完全統(tǒng)計,生產(chǎn)型企業(yè)維修設(shè)備的費(fèi)用最多可以占據(jù)所有生產(chǎn)費(fèi)用的將近70%,且其中很多都是不必要的維修費(fèi)用。由于生產(chǎn)設(shè)備的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,因此維修過程也變得更加不穩(wěn)定,這也是不必要維修的費(fèi)用增加的原因。因此有必要引入一種新的維修決策方式,提升故障檢測和維修的效率。
目前通用的工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的維修方式有兩種:一種是故障維修,另一種是預(yù)防性維修。故障維修是指設(shè)備發(fā)生故障后才進(jìn)行的維修工作,其目的只是解決設(shè)備故障,因此本文不做討論。
預(yù)防性維修是指設(shè)備未發(fā)生故障時,為提升設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性,對設(shè)備中的零部件進(jìn)行維修,提升設(shè)備的穩(wěn)定性,防止其出現(xiàn)故障。而生產(chǎn)設(shè)備的種類繁多,設(shè)備的結(jié)構(gòu)也非常復(fù)雜,在設(shè)備未出現(xiàn)問題時很多情況下很難制定設(shè)備的維修方案,因此需要引入一套預(yù)判系統(tǒng),對設(shè)備中的潛在問題進(jìn)行針對性維修,降低維修的成本,提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
由于對設(shè)備的預(yù)防性維修屬于典型的決策問題,即“應(yīng)該維修什么部位”和“如何進(jìn)行維修”,因此適用于使用模糊層次分析法進(jìn)行決策。而傳統(tǒng)的模糊層次分析法中是先計算全總后再進(jìn)行一次性檢驗,一旦檢驗不通過需要重新進(jìn)行計算,計算效率較低,不適用于大型生產(chǎn)設(shè)備較多的工業(yè)企業(yè)。本文引入最優(yōu)決策矩陣對模糊層次分析法進(jìn)行改進(jìn),提升其計算效率。
針對工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的屬性,建立決策模型時,應(yīng)當(dāng)將其分為目標(biāo)層(D)、準(zhǔn)則層(C)和措施層(P)。以港口中常見的吊裝設(shè)備為例,融合設(shè)備的停機(jī)時間、維修性、故障率、對環(huán)境的影響、對系統(tǒng)的影響、維修費(fèi)用和設(shè)備停機(jī)造成的損失等因素作為決策模型建立的基礎(chǔ),建立的決策模型如圖1 所示。
根據(jù)圖1 的決策模型,當(dāng)對某一特定的設(shè)備進(jìn)行維修時,具體決策步驟如下:
圖1 維修方式?jīng)Q策模型
按照設(shè)備的結(jié)構(gòu)和工作特性,首先將父準(zhǔn)則層中的維修性(M)、可靠性(R)和經(jīng)濟(jì)性(E)進(jìn)行比較,為其分配權(quán)重wm、wr和we,其次是對其下屬的子準(zhǔn)則層進(jìn)行比較后分配權(quán)重,分配方式與父準(zhǔn)則層相似。
準(zhǔn)則層的權(quán)重分配完畢后,應(yīng)當(dāng)針對措施層進(jìn)行權(quán)重分配。由于措施層中對應(yīng)上部7 個準(zhǔn)則層,因此每一措施層都有對應(yīng)的7 個準(zhǔn)則層的7 個權(quán)重,應(yīng)當(dāng)全部進(jìn)行考慮,如措施事后維修(CM)對應(yīng)7 個準(zhǔn)則層分配的權(quán)重為。其他措施層的權(quán)重分配方式與之相似。
確定措施層對應(yīng)的7 個準(zhǔn)則層的權(quán)重后,計算各自的總體權(quán)重,4 個措施層中總體權(quán)重最大的就是將要采取的維修方式。如事后維修的總體權(quán)重計算方式為:
其他3 種維修方式的權(quán)重計算方式與式(1)類似。對于不同的設(shè)備,由于準(zhǔn)則層中的相關(guān)數(shù)據(jù)不同,得出維修權(quán)重也不相同,即不同的設(shè)備應(yīng)當(dāng)采取不同的維修方式。
由于工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,造成故障的原因非常多,因此單純地計算權(quán)重容易造成較大的誤差,為此需要在決策模型中引入專家評判矩陣。專家評判矩陣是一種通過專家評判確定一致性的矩陣,但在傳統(tǒng)的評判方式中,如果專家評判矩陣的結(jié)果未能通過一致性檢驗,則應(yīng)當(dāng)重新進(jìn)行評判,顯得非常麻煩,當(dāng)設(shè)備數(shù)量眾多時也是不現(xiàn)實的。為此,引入了最優(yōu)傳遞矩陣,對傳統(tǒng)的專家評判矩陣的一致性判定方式進(jìn)行改進(jìn),縮減評判的時間,提升評判的效率(圖2)。
圖2 改進(jìn)后的判斷和評估流程
由圖2 的決策步驟可知,采用將模糊數(shù)對比模糊矩陣的方式得到相對于上一層或同層其他因素的權(quán)重。而本文選取的模糊數(shù)為三角模糊數(shù),三角模糊數(shù)的應(yīng)用范圍較廣,因此得到的數(shù)值相對較為準(zhǔn)確。三角模糊數(shù)設(shè)定兩個影響因素i 和j,并計算其模糊比較值aij,aij=(lij,mij,hij)。其中,l、m 和h 分別是模糊比較值aij的下限值、中間值和上限值。
在三角模糊數(shù)中,如果使用“1”表示同樣重要,“2”表示稍微重要,“3”表示比較重要,則aij=(1,2,3),此時因素i 和因素j 同樣重要或是i 比j 略微重要。則由三角模糊值構(gòu)成的矩陣為:
其中,n 為矩陣中因素的數(shù)量。按照本文中選取的示例,n 應(yīng)當(dāng)取2。
按照矩陣中的上限值、中間值和下限值,矩陣A 還可以進(jìn)一步拆分,拆分為,且由于aij>0 和aij=1/aji,因此矩陣A 屬于互反矩陣,因此可以得到矩陣A 的反對稱矩陣B:
由此可知矩陣B 滿足bij=-bji,這樣可以得到矩陣B 的最優(yōu)傳遞矩陣C:
按照相似的方式,可以計算矩陣A 的最優(yōu)傳遞矩陣A*:
通過A*可知該矩陣本身就具有一致性,因此無需再進(jìn)行繁瑣的一致性檢驗,通過矩陣A*可以直接求出權(quán)重值,進(jìn)而得出維修設(shè)備的最佳方案,提升計算和維修設(shè)備的效率。
在應(yīng)用改進(jìn)后的模糊層細(xì)分析法進(jìn)行設(shè)備維修方案的權(quán)重判定時,需要注意三角模糊數(shù)中的上限值、中間值和下限值的問題。因此需要對參與設(shè)備維修的因素的重要性進(jìn)行評價,從而建立三角模糊判斷矩陣A,并應(yīng)用式(5)對模糊判斷矩陣A 進(jìn)行一致性轉(zhuǎn)化,最后采用平均求和的方式得出上限值、中間值和下限值所占據(jù)的權(quán)重,可以表示為。
為衡量改進(jìn)后的模糊層析分析法能否得出維修設(shè)備的最佳方案,以某港口中的吊裝設(shè)備和運(yùn)輸設(shè)備為例,對該方法進(jìn)行了檢驗。模糊層析分析法中的判斷尺度則采用常見的1-9 標(biāo)度法,具體定義見表1。
表1 判斷尺度
首先針對機(jī)械設(shè)備進(jìn)行準(zhǔn)則層維修性(M)、可靠性(R)、經(jīng)濟(jì)性(E)之間兩兩比較,并得到三角模糊分析矩陣A:
這樣就可以得到準(zhǔn)則層的權(quán)重向量為W(C)=(0.252 5,0.636 7,0.143 4),通過一致性矩陣的轉(zhuǎn)換方法可以得到一致性參數(shù)為γ1=0.925 4。而通常的模糊分析方法中,一致性參數(shù)的范圍為0.358 4<γ<1,因此得出的一致性參數(shù)在合理的范圍內(nèi),可以用于計算設(shè)備維修過程中的權(quán)重值,進(jìn)而得出設(shè)備的具體維修方案。
在上述的基礎(chǔ)上,結(jié)合式(1)得到的4 種措施層的參數(shù)為W=(0.052 3,0.011 6,0.274 0,0.563 2),由此可以得出該設(shè)備的最佳維修方式是預(yù)測性維修(PM),即第四種。
鑒于傳統(tǒng)的決策矩陣的檢驗一致性的方法非常繁瑣復(fù)雜,不適用于設(shè)備較多的生產(chǎn)企業(yè),本文對改進(jìn)的模糊層次分析法的設(shè)備維修方式?jīng)Q策進(jìn)行了研究。本文改進(jìn)了一致性檢驗的方式,通過具備一致性的矩陣A*求出權(quán)重值,可以無需繁瑣的一致性檢驗,直接得出結(jié)果。通過實例分析后得知,該方式可以成為對設(shè)備維修進(jìn)行決策的有效方案,結(jié)果較為精確,且計算的步驟較少,因此值得在設(shè)備較多的大型生產(chǎn)企業(yè)中推廣應(yīng)用。